【摘要】：在工業(yè)生產(chǎn)中,鍋爐作為被廣泛使用的設(shè)備之一,由于它特殊的高溫高壓工作狀態(tài),當(dāng)爐內(nèi)汽包水位過高或過低時(shí),容易造成安全事故,因此使汽包水位穩(wěn)定在正常水平范圍內(nèi)是保證鍋爐平穩(wěn)運(yùn)行的前提條件。汽包水位對象具有時(shí)滯、非線性和大擾動(dòng)等特性,并且存在虛假水位現(xiàn)象。對于汽包水位的傳統(tǒng)PID控制方式有單沖量PID、雙沖量PID和三沖量PID三種,通過MATLAB/Simulink平臺(tái)對這三種PID控制方式進(jìn)行仿真研究,結(jié)果表明在出現(xiàn)虛假水位時(shí),傳統(tǒng)PID控制容易對給水調(diào)節(jié)閥產(chǎn)生誤動(dòng)作,致使汽包水位激烈地上下波動(dòng),控制效果不理想。除此之外,由于汽包水位的復(fù)雜特性,獲取其精確的數(shù)學(xué)模型存在難度,且在建立模型后可能出現(xiàn)未建模動(dòng)態(tài)問題。因此,本文通過研究無模型自適應(yīng)控制算法(Model-free Adaptive Control,MFAC),并對無模型自適應(yīng)控制算法進(jìn)行穩(wěn)定性分析,設(shè)計(jì)出無模型自適應(yīng)PID控制方案(MFAC-PID)應(yīng)用于汽包水位中。通過Simulink平臺(tái)開發(fā)MFAC控制器進(jìn)行汽包水位MFAC-PID控制系統(tǒng)仿真研究,對比PID控制效果,結(jié)果表明,不依賴數(shù)學(xué)模型,只需要被控系統(tǒng)輸入輸出數(shù)據(jù)的無模型自適應(yīng)控制算法可以有效地減小調(diào)節(jié)閥的誤動(dòng)作,使蒸汽擾動(dòng)帶來的水位波動(dòng)變小。進(jìn)一步地改善汽包水位無模型控制系統(tǒng)的控制性能,本文提出一種帶擾動(dòng)觀測器的無模型自適應(yīng)控制算法(Disturbance Observer Model-free Adapative Control,DOMFAC),應(yīng)用于汽包水位中。該控制方案(DOMFAC-PID)對汽包水位的各種擾動(dòng)有更好地抑制和補(bǔ)償能力。通過Simulink仿真研究,結(jié)果表明汽包水位DOMFAC-PID控制系統(tǒng)穩(wěn)定,調(diào)節(jié)時(shí)間短,能很好地克服虛假水位時(shí)蒸汽擾動(dòng)對系統(tǒng)的影響,控制效果理想。為了驗(yàn)證無模型自適應(yīng)控制算法的可行性和實(shí)際控制效果,本文以SMPT-1000裝置上的鍋爐汽包為控制對象,以SIMATIC PCS7為控制器,通過對其進(jìn)行硬件組態(tài)、軟件組態(tài)以及網(wǎng)絡(luò)組態(tài),并采用CFC和SCL語言編寫控制算法程序,搭建并運(yùn)行汽包水位三沖量PID和MFAC-PID控制系統(tǒng),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,無模型自適應(yīng)控制算法具有較好的魯棒性,在抑制干擾方面明顯優(yōu)于傳統(tǒng)PID控制。
【學(xué)位授予單位】：東華大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TK223.7
【圖文】：

圖 1.1 汽包水位模糊控制系統(tǒng)框圖圖 1.1 所示的汽包水位模糊控制系統(tǒng)運(yùn)行過程中，首先計(jì)算設(shè)定值與由水位變送器反饋而來的實(shí)際汽包水位的差值，將這一誤差信號作為模糊控制器的輸入，經(jīng)過模糊推理的五個(gè)步驟后，將控制器的輸出信號作用于給水調(diào)節(jié)閥，來增大或減小調(diào)節(jié)閥的開度使給水量發(fā)生變化，從而實(shí)現(xiàn)對水位的實(shí)時(shí)控制。模糊控制的實(shí)現(xiàn)基于操作人員的長年調(diào)節(jié)經(jīng)驗(yàn)，因此所得的汽包水位模糊控制系統(tǒng)具有很強(qiáng)的魯棒性，對于非線性系統(tǒng)時(shí)變滯后和大擾動(dòng)問題也能較好地控制。但其存在靜態(tài)誤差的缺點(diǎn)也不容忽視，并且由于模糊推理規(guī)則的制定依賴設(shè)

圖 1.1 所示的汽包水位模糊控制系統(tǒng)運(yùn)行過程中，首先計(jì)算設(shè)定值與由水位變送器反饋而來的實(shí)際汽包水位的差值，將這一誤差信號作為模糊控制器的輸入，經(jīng)過模糊推理的五個(gè)步驟后，將控制器的輸出信號作用于給水調(diào)節(jié)閥，來增大或減小調(diào)節(jié)閥的開度使給水量發(fā)生變化，從而實(shí)現(xiàn)對水位的實(shí)時(shí)控制。模糊控制的實(shí)現(xiàn)基于操作人員的長年調(diào)節(jié)經(jīng)驗(yàn)，因此所得的汽包水位模糊控制系統(tǒng)具有很強(qiáng)的魯棒性，對于非線性系統(tǒng)時(shí)變滯后和大擾動(dòng)問題也能較好地控制。但其存在靜態(tài)誤差的缺點(diǎn)也不容忽視，并且由于模糊推理規(guī)則的制定依賴設(shè)計(jì)人員的制定，存在局限性致使系統(tǒng)的控制精度有所影響，而且過多的模糊規(guī)則使得系統(tǒng)運(yùn)行中因復(fù)雜的推理過程而調(diào)節(jié)時(shí)間變長，不利于實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用。3）預(yù)測函數(shù)控制預(yù)測控制（Predictive Function Control，PFC）是在 1986 年由法國 ADERSA公司的 Richalet 和德國 IITB 公司的 Kuntze 等人共同提出的[8]，這種先進(jìn)控制方法特點(diǎn)就是基于模型，且對模型的精度要求不高。王東風(fēng)等人[9]在該算法基礎(chǔ)上給出了一種預(yù)測串級 PID 控制策略。如圖 1.2 所示為預(yù)測控制應(yīng)用于汽包水位的系統(tǒng)框圖。

汽包水位控制研究及在 SMPT-1000 裝置上的實(shí)現(xiàn)器的關(guān)鍵。首先事先根據(jù)系統(tǒng)設(shè)定值的軌線和被控對象的特性，選取若干的基函數(shù)，再將每一時(shí)刻加入的控制輸入看作是若干基函數(shù)的線性組合，然后預(yù)測控制器對這些基函數(shù)進(jìn)行響應(yīng)作用的加權(quán)組合，在線優(yōu)化計(jì)算線性加權(quán)系數(shù)，求出下一時(shí)刻的控制輸入。從這個(gè)運(yùn)行過程可以看出，以控制輸入為關(guān)鍵的預(yù)測控制算法在控制輸入的規(guī)律不明的情況下也能很好進(jìn)行控制，并且系統(tǒng)同樣具有較強(qiáng)的魯棒性，能克服干擾對系統(tǒng)的影響，并且對誤差信號具有較好的跟蹤能力，但同時(shí)也普遍存在著模型精度不高、滾動(dòng)優(yōu)化策略少等缺點(diǎn)[10]。4）遺傳算法控制遺傳算法實(shí)際上是一種隨機(jī)搜索算法[11]，它以自然進(jìn)化論中的遺傳機(jī)制為背景，模仿自然界的生物演化規(guī)則，對于若干解的集合進(jìn)行復(fù)制、交叉和變異等操作，不斷迭代來尋找和逼近最優(yōu)解。因此，一些比較復(fù)雜的非線性或者多維空間的最優(yōu)化問題可以通過遺傳算法進(jìn)行求解，不少的學(xué)者也相繼將此算法應(yīng)該到各種被控對象的控制中去。比如符慧林等人[12]將遺傳算法應(yīng)用到汽包水位中，進(jìn)行PID 參數(shù)的優(yōu)化，其控制系統(tǒng)框圖如 1.3 所示。

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2790579